嗜好をもとにしたレコメンドをする
Mahoutにはrecommenditembasedというレコメンドを計算する機能を持っており、Amazonのように他の人の嗜好をもとにしたレコメンドを計算することができます。
今回はそれに挑戦してみたいと思います。
データを準備する
まずレコメンドの元となる各ユーザーの嗜好を表すデータを準備します。これはエクセルかテキストエディタで以下のような3列の数値データを用意します。書式は以下のようになっておりすべて数値で表します。
- 1列目 - おすすめしている人のID
- 2列目 - おすすめしているアイテムのID
- 3列目 - 嗜好の度合い（いくつでもいい？）
例えば次のような場合、1行目はユーザーIDが1の人が、アイテム番号100を気に入っており、その度合いが5を表しています。
1,100,5
1,200,3
1,300,3
2,100,5
2,200,5
2,400,3
2,900,4
3,200,4
3,300,5
3,700,4
4,200,5
4,400,4
4,600,5
4,900,5
5,100,5
5,200,3
5,400,4
5,500,6
5,700,5
6,100,3
6,200,4
6,400,2
6,700,3
7,100,4
7,700,5
7,800,5
7,900,5
列はどれも数値にする必要があります。現状持っているデータのユーザーIDなどが文字列の場合は変換テーブルを作って数値を割り振るような対応になるんでしょうね。
レコメンドを計算する
データが準備できたら以下のコマンドを使って早速計算をしてみます。
bin/mahout recommenditembased -i recommend.txt -o recommend_out -s SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION
ここの環境だと計算に10秒近くかかりました。
結果は引数で指定したrecommend_outフォルダのファイルpart-r-00000に記録されます。
今回のサンプルの結果だと以下のようになります。各行がそれぞれのユーザーへのおすすめを示しており、1行目はユーザーIDが2の人へのおすすめはアイテム番号700で、スコアが3.9172406というのを示しているようです。
vmplanet@ubuntu:~/mahout-distribution-0.9$ cat recommend_out/part-r-00000
2 [700:3.9172406]
4 [700:4.19286]
5 [900:4.375]
6 [900:2.375]
7 [400:4.6099067]
数字だけ見ていると合っているのかはピンときませんが、一応レコメンドが計算できたようです。
元データが少ないと結果が0バイトになる
元データが少なすぎると出力が空になってしまうようです。最初はオプションなどの使い方の問題かと思いましたが元データを増やしたらレコメンドが得られるようになりました。
vmplanet@ubuntu:~/mahout-distribution-0.9$ ls -l recommend_out/
合計 4
-rwxrwxrwx 1 vmplanet vmplanet 0 2014-09-18 20:33 part-r-00000
-rwxrwxrwx 1 vmplanet vmplanet 0 2014-09-18 20:33 _SUCCE
正確にはわかりませんが、元データが20行くらいになると結果が出てくるようです。
元データの最後に改行があるとエラー
元データのCSVファイルの最後に改行があるとエラーになるようです。
その場合は以下のエラーが発生するので、そのときは元データファイルの見直しをするとよいと思います。
14/09/18 20:43:26 WARN mapred.LocalJobRunner: job_local1173485433_0001
java.lang.Exception: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:354)
Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1
at org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.ItemIDIndexMapper.map(ItemIDIndexMapper.java:50)
出力フォルダとtempフォルダがあるとエラー
データを変更して再度計算しようと思いコマンドを再実行したところ以下のエラーとなりました。
14/09/18 20:35:35 ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:vmplanet cause:org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory temp/preparePreferenceMatrix/itemIDIndex already exists
出力先で指定したフォルダと、計算途中でできたtempフォルダがあるとエラーになるので、実行前には以下のコマンドできれいにしてから実行するといいでしょう。
rm -rf temp/ recommend_out/